下面是“FP-Growth算法的Java实现+具体实现思路+代码”的完整攻略：
FP-Growth算法简介
FP-Growth算法是一种常用的频繁项集挖掘算法，它利用了频繁项集的意义，并且能够高效地处理大规模数据集。FP-Growth算法通过将数据集压缩成一棵FP-Tree来完成频繁项集挖掘，其主要步骤包括：
- 构建FP-Tree；
- 抽取频繁项集。
FP-Growth算法的Java实现
FP-Growth算法的Java实现思路如下：
- 构建FP-Tree。首先需要遍历数据集，统计每个元素的出现频率，然后根据出现频率从高到低的顺序对元素进行排序，得到元素的频繁项集（也就是头指针表）。然后再次遍历数据集，对于每个事务，根据元素出现频率的顺序对元素进行排序，并构建FP-Tree，同时更新每个元素在头指针表中的链接信息。
- 抽取频繁项集。从FP-Tree中挖掘频繁项集，具体实现方式可以采用递归或迭代方式。
下面是FP-Growth算法的Java代码实现，其中包括构建FP-Tree和抽取频繁项集两个部分：
import java.util.*;
public class FPGrowth {
private static class Node {
String item;
int count;
Node parent;
List<Node> children;
private Node(String item, int count, Node parent) {
this.item = item;
this.count = count;
this.parent = parent;
this.children = new ArrayList<>();
}
}
private static class Header {
String item;
int count;
Node node;
private Header(String item, int count) {
this.item = item;
this.count = count;
this.node = null;
}
}
private final Map<String, Integer> freqMap;
private final List<Header> headers;
private final int minSupport;
public FPGrowth(Map<String, Integer> freqMap, int minSupport) {
this.freqMap = freqMap;
this.minSupport = minSupport;
headers = new ArrayList<>();
for (String item : freqMap.keySet()) {
int count = freqMap.get(item);
if (count >= minSupport) {
headers.add(new Header(item, count));
}
}
Collections.sort(headers, (h1, h2) -> h2.count - h1.count);
}
public void buildTree(List<List<String>> transactions) {
Node root = new Node(null, 0, null);
for (List<String> transaction : transactions) {
List<String> items = new ArrayList<>(transaction);
items.removeIf(item -> !freqMap.containsKey(item) || freqMap.get(item) < minSupport);
Collections.sort(items, (i1, i2) -> freqMap.get(i2) - freqMap.get(i1));
insertTree(root, items, 1);
}
}
private void insertTree(Node node, List<String> items, int count) {
if (items.isEmpty()) {
return;
}
String item = items.get(0);
Node child = null;
for (Node n : node.children) {
if (n.item.equals(item)) {
child = n;
break;
}
}
if (child == null) {
child = new Node(item, count, node);
node.children.add(child);
for (Header header : headers) {
if (header.item.equals(item)) {
if (header.node == null) {
header.node = child;
} else {
Node last = header.node;
while (last.node != null) {
last = last.node;
}
last.node = child;
}
break;
}
}
} else {
child.count += count;
}
items.remove(0);
insertTree(child, items, count);
}
public List<List<String>> getFrequentItemSets() {
List<List<String>> itemSets = new ArrayList<>();
for (int i = headers.size() - 1; i >= 0; i--) {
Header header = headers.get(i);
List<String> prefix = new ArrayList<>();
prefix.add(header.item);
itemSets.addAll(getFrequentItemSets(header.node, prefix));
}
return itemSets;
}
private List<List<String>> getFrequentItemSets(Node node, List<String> prefix) {
List<List<String>> itemSets = new ArrayList<>();
while (node != null) {
List<String> itemSet = new ArrayList<>(prefix);
itemSet.add(node.item);
itemSets.add(itemSet);
itemSets.addAll(getFrequentItemSets(node.children.get(0), itemSet));
node = node.node;
}
return itemSets;
}
}
FP-Growth算法的具体实现思路
FP-Growth算法的具体实现思路如下：
- 首先遍历数据集，统计每个元素的出现频率，并根据出现频率从高到低的顺序排序得到元素的频繁项集，也就是头指针表。
- 对于每个事务，根据元素出现频率的顺序对元素进行排序，构建FP-Tree，并同时更新每个元素在头指针表中的链接信息。
- 从FP-Tree中挖掘频繁项集，这一步可以采用递归或迭代方式，具体实现可以参考上面的Java代码实现。
示例说明
下面给出两个示例说明。
示例1
假设我们有以下5条交易数据：
{a, b, c, d}
{a, b, c}
{a, b, d}
{c, d}
{b, c, d}
我们想要利用FP-Growth算法来找出所有出现次数不小于2的频繁3项集。
首先统计元素的出现频率，得到以下频繁项集列表：
{b=4, c=3, a=3, d=3}
按照频率从高到低的顺序排序得到头指针表：
b:4 -> c:3 -> a:3 -> d:3
然后根据每个事务中元素出现频率的顺序构建FP-Tree：
null:0
/ | \
b:3 c:2 a:2
/ |
c:1 b:1
|
d:2
更新每个元素在头指针表中的链接信息：
b:4 -> c:3 -> a:3 -> d:3
|
v
b:3 -> a:2
|
v
c:2
|
v
d:2
从FP-Tree中挖掘频繁3项集：
- 从d开始，依次获取它的祖先节点，得到项集[b, d]、[d]；
- 从c开始，依次获取它的祖先节点，得到项集[b, c]、[c]；
- 从b开始，依次获取它的祖先节点，得到项集[b]。
最终找到的频繁3项集为：
{b, c, d}
示例2
假设我们有以下7条交易数据：
{beer, rice, chips}
{beer, rice, chips, salsa}
{beer, rice, salsa, cheese}
{beer, rice, salsa}
{beer, chips, salsa}
{rice, chips, salsa}
{beer, rice, chips, salsa, cheese}
我们想要利用FP-Growth算法来找出所有出现次数不小于2的频繁4项集。
首先统计元素的出现频率，得到以下频繁项集列表：
{beer=5, chips=4, rice=4, salsa=4, cheese=2}
按照频率从高到低的顺序排序得到头指针表：
beer:5 -> chips:4 -> rice:4 -> salsa:4 -> cheese:2
然后根据每个事务中元素出现频率的顺序构建FP-Tree：
null:0
/ | | \
beer:5 rice:4 chips:3 salsa:3
| | / | /
beer:4 rice:3 salsa:2 chips:1
| | \ |
cheese:2/ \ |
chips:1 rice:1
|
salsa:1
更新每个元素在头指针表中的链接信息：
beer:5 -> chips:4 -> rice:4 -> salsa:4 -> cheese:2
|
v
beer:4 -> rice:3 -> salsa:2 -> chips:1
| \ |
v \ |
cheese:2 chips:1 rice:1
|
salsa:1
从FP-Tree中挖掘频繁4项集：
- 从cheese开始，依次获取它的祖先节点，得到项集[cheese, chips, salsa, rice]；
- 从rice开始，依次获取它的祖先节点，得到项集[beer, rice, chips, salsa]、[beer, rice, chips]、[rice, chips, salsa]；
- 从salsa开始，依次获取它的祖先节点，得到项集[beer, salsa]、[beer, rice, salsa, chips]、[beer, rice, salsa]、[salsa]、[chips, salsa]、[rice, salsa]、[rice, chips, salsa]、[beer, rice, chips, salsa];
- 从chips开始，依次获取它的祖先节点，得到项集[beer, chips, salsa]、[beer, rice, chips]、[chips]、[rice, chips]、[rice, chips, salsa]、[cheese, chips, salsa, rice]；
- 从beer开始，依次获取它的祖先节点，得到项集[beer]。
最终找到的频繁4项集为：
{beer, rice, chips, salsa}
{cheese, chips, salsa, rice}
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